🇬🇧 ໝັ້ນໃຈຢ່າງໜັກແໜ້ນໃນ AI ເພື່ອຮັກສາສະຫະລາຊະອານາຈັກໃຫ້ຢູ່ແຖວໜ້າໃນດ້ານວິທະຍາສາດ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ້າວໜ້າຕັ້ງແຕ່ການດູແລສຸຂະພາບ ຈົນເຖິງການບໍລິການສາທາລະນະທີ່ດີຂຶ້ນ ↗
ຜູ້ໃຫ້ທຶນການຄົ້ນຄວ້າສາທາລະນະຫຼັກຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກ (UKRI) ໄດ້ເປີດຕົວຍຸດທະສາດ AI ສະບັບທຳອິດຂອງຕົນ, ໂດຍອ້າງອີງໃສ່ການໂຕ້ຖຽງໃຫ້ມີ AI ຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ທັກສະ AI ຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ຫຼາຍຂຶ້ນ - ທັງໝົດ.
ມັນໃຊ້ເງິນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອແນໃສ່ AI, ບວກກັບການລົງທຶນສະເພາະເຊັ່ນ: ການຍົກລະດັບຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ DAWN ຂອງ Cambridge ແລະ ການສະໜັບສະໜູນວຽກງານ "AI ສຳລັບວິທະຍາສາດ" (ການຄົ້ນພົບຢາໄດ້ຮັບການກວດສອບຊື່, ບໍ່ແປກໃຈເລີຍ). ມັນອ່ານວ່າ "ເຮັດພື້ນຖານ, ແຕ່ຍັງສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບ"... ເຊິ່ງເປັນອາລົມ, ຫຼືເຊືອກ, ຫຼືທັງສອງຢ່າງ.
🛡️ OpenAI ແລະ Microsoft ເຂົ້າຮ່ວມພັນທະມິດສາກົນຂອງອັງກິດເພື່ອປົກປ້ອງການພັດທະນາ AI ↗
OpenAI ແລະ Microsoft ໄດ້ໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາວ່າຈະໃຫ້ທຶນສະໜັບສະໜູນໃໝ່ໃນໂຄງການ Alignment Project ຂອງສະຖາບັນຄວາມປອດໄພ AI ຂອງອັງກິດ - ໂອກາດສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ Alignment ທີ່ເປັນເອກະລາດໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະພວກເຂົາກຳລັງວາງກອບມັນເປັນການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການຫຼອກລວງຄົນໂງ່ເທົ່ານັ້ນ.
ໝາຍເຫດຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນໂຄງສ້າງ: ພັນທະມິດສາກົນ, ຜູ້ໃຫ້ທຶນຫຼາຍແຫ່ງ, ແລະ ການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າຈຳນວນໜຶ່ງທີ່ອອກໄປໃນຫຼາຍປະເທດ. ມັນແມ່ນ "ການຈັດລຽນແບບເປັນລະບົບນິເວດ," ບໍ່ແມ່ນ "ການຈັດລຽນແບບເປັນຊອດລັບຂອງຫ້ອງທົດລອງດຽວ"... ເຖິງແມ່ນວ່າຫ້ອງທົດລອງຍັງຖືຊອດສ່ວນໃຫຍ່ຢູ່ກໍຕາມ.
🧠 ການພັດທະນາການຄົ້ນຄວ້າເອກະລາດກ່ຽວກັບການປັບຕົວຂອງ AI ↗
OpenAI ໄດ້ໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາ 7.5 ລ້ານໂດລາໃຫ້ແກ່ໂຄງການ AISI Alignment Project ຂອງອັງກິດ - ເງິນທີ່ແນໃສ່ສະເພາະທີມງານເອກະລາດທີ່ເຮັດວຽກດ້ານຄວາມປອດໄພ/ການຈັດລຽງຢູ່ນອກຫ້ອງທົດລອງຊາຍແດນ.
ຫົວຂໍ້ຫຼັກແມ່ນຂ້ອນຂ້າງກົງໄປກົງມາ: ຫ້ອງທົດລອງຊາຍແດນສາມາດເຮັດການຈັດລຽນແບບເຂົ້າເຖິງຕົວແບບໄດ້ຫຼາຍ, ແຕ່ພາກສະໜາມຍັງຕ້ອງການແນວຄວາມຄິດທີ່ເປັນເອກະລັກ, ຫຼາກຫຼາຍ, ແລະ ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນຈາກຄົນພາຍນອກ (ຄຳເວົ້າຂອງເຂົາເຈົ້າດີກວ່າ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈ). ນອກຈາກນີ້ຍັງມີທັດສະນະໂລກ "ການນຳໃຊ້ແບບຊ້ຳໆ" ທີ່ຊັດເຈນຢູ່ພາຍໃຕ້ມັນທັງໝົດ - ສົ່ງຕໍ່, ຮຽນຮູ້, ເສີມສ້າງ... ເຮັດຊ້ຳອີກ... ຫຼື ເບິ່ງຄືວ່າເປັນແນວນັ້ນ.
💳 ກະຊວງການຄັງປ່ອຍຊັບພະຍາກອນໃໝ່ສອງຢ່າງເພື່ອນຳພາການນຳໃຊ້ AI ໃນຂະແໜງການເງິນ ↗
ກະຊວງການຄັງສະຫະລັດໄດ້ຍົກເລີກເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສອງຢ່າງສຳລັບການເງິນຄື: ຄຳສັບ AI ທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ (ເພື່ອໃຫ້ທຸກຄົນຢຸດໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບຄວາມໝາຍຂອງຄຳສັບຕ່າງໆ) ແລະ ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນທີ່ປັບວິທີການຂອງ NIST ໃຫ້ເຂົ້າກັບຄວາມເປັນຈິງຂອງການທະນາຄານ.
ການວາງກອບແມ່ນການຄຸ້ມຄອງທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ມີລາຍລະອຽດພຽງພໍທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທີມງານປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ຜູ້ຄວບຄຸມ, ແລະຜູ້ຂາຍໂດຍທີ່ທຸກຄົນບໍ່ໄດ້ປະດິດຄໍານິຍາມຂອງຕົນເອງໃນເວລາດຽວກັນ. ມັນເປັນເອກະສານແບບງ່າຍໆທີ່ສ້າງຮູບແບບຢ່າງງຽບໆໃນສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ... ເຊິ່ງມີປະສິດທິພາບໃນລັກສະນະຕູ້ເອກະສານ.
🪖 CTO ຂອງ Pentagon ກ່າວວ່າມັນ 'ບໍ່ແມ່ນປະຊາທິປະໄຕ' ສຳລັບ Anthropic ທີ່ຈະຈຳກັດການນຳໃຊ້ Claude AI ທາງທະຫານ ↗
ຜູ້ນຳດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຂອງ Pentagon ໄດ້ຄັດຄ້ານຢ່າງເປີດເຜີຍຕໍ່ການທີ່ Anthropic ຈຳກັດການນຳໃຊ້ Claude ທາງທະຫານ, ໂດຍເອີ້ນມັນວ່າ "ບໍ່ແມ່ນປະຊາທິປະໄຕ" ສຳລັບບໍລິສັດດຽວທີ່ຈະກຳນົດກົດລະບຽບເພີ່ມເຕີມນອກເໜືອຈາກກົດໝາຍ ແລະ ລະບຽບການ.
ສິ່ງນີ້ຕັ້ງຢູ່ເທິງສຸດຂອງການແຂ່ງຂັນທີ່ກວ້າງຂວາງບ່ອນທີ່ບໍລິສັດຕົວແບບຊາຍແດນຫຼາຍແຫ່ງມີສັນຍາປ້ອງກັນປະເທດເພື່ອປັບແຕ່ງ genAI ສຳລັບສະພາບການທາງທະຫານ - ແລະຈຸດຂັດແຍ່ງແມ່ນສິ່ງທີ່ທ່ານຄາດຫວັງຢ່າງແນ່ນອນ: ນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ຂອງບໍລິສັດທຽບກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງລັດຖະບານສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນການປະຕິບັດງານ. ທຸກຢ່າງຮູ້ສຶກຄືກັບການຈັບມືກັນກາຍເປັນການຕໍ່ສູ້ກາງຮູບ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ຍຸດທະສາດ AI ຂອງ UKRI ແມ່ນຫຍັງ ແລະ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ?
ຍຸດທະສາດ AI ສະເພາະອັນທຳອິດຂອງ UKRI ເຮັດໃຫ້ເກີດກໍລະນີສຳລັບການຊຸກຍູ້ AI ໃຫ້ເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າຕື່ມອີກ - ທັກສະ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ແລະ ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ. ການວາງກອບແມ່ນ "ເຮັດພື້ນຖານ, ແຕ່ຍັງສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບ," ເຊິ່ງເປັນສັນຍານເຖິງຄວາມກົດດັນໃນການປ່ຽນການລົງທຶນໃນການຄົ້ນຄວ້າໃຫ້ກາຍເປັນຜົນປະໂຫຍດຕໍ່ສາທາລະນະ. ມັນຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງວິທີການທີ່ກວ້າງຂວາງ: ບໍ່ພຽງແຕ່ຮູບແບບການສະໜອງທຶນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີການຄິດໄລ່, ຄົນ, ແລະ ເສັ້ນທາງການຮັບຮອງເອົາທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຄືບໜ້າຍັງຄົງຢູ່.
ການຍົກລະດັບຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ DAWN ຂອງ Cambridge ຊ່ວຍໃຫ້ມີຫຍັງແດ່ແທ້?
ການຍົກລະດັບຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ DAWN ຂອງ Cambridge ຖືກວາງໄວ້ເປັນການເຄື່ອນໄຫວພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ສະໜັບສະໜູນວຽກງານ AI ທີ່ມີຄວາມທະເຍີທະຍານຫຼາຍຂຶ້ນໃນທົ່ວການຄົ້ນຄວ້າຂອງອັງກິດ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ນັ້ນມັກຈະໝາຍເຖິງຄວາມສາມາດໃນການຝຶກອົບຮົມ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການທົດລອງຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ການຕັ້ງຄ່າຂະໜາດນ້ອຍມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການດຳເນີນງານຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ໃນຫຼາຍໆຂັ້ນຕອນ, ການປະມວນຜົນຮ່ວມກັນທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ ແລະ ເລັ່ງຂະບວນການຈາກຕົ້ນແບບໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສາມາດເຜີຍແຜ່ໄດ້ ແລະ ສາມາດທົດສອບໄດ້.
“AI ສຳລັບວິທະຍາສາດ” ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນສະພາບການຍຸດທະສາດ AI ຂອງອັງກິດ?
“AI ສຳລັບວິທະຍາສາດ” ຖືກນຳສະເໜີວ່າເປັນການໃຊ້ວິທີການ AI ເພື່ອເລັ່ງການຄົ້ນພົບ, ໂດຍມີການກວດສອບຊື່ຢ່າງຈະແຈ້ງໃນການຄົ້ນພົບຢາ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ສິ່ງນີ້ມັກຈະລວມເຖິງການໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງສົມມຸດຕິຖານ, ຄົ້ນຫາພື້ນທີ່ອອກແບບຂະໜາດໃຫຍ່, ຫຼື ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການທົດລອງ. ການເນັ້ນໜັກຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຢາກອາຫານສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ອ່ານໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນນອກເໜືອຈາກວົງວິຊາການ - ວິທີການໃໝ່, ວົງຈອນທີ່ສັ້ນກວ່າ, ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບການດູແລສຸຂະພາບ ແລະ ການບໍລິການສາທາລະນະ.
ໂຄງການປະສານງານສະຖາບັນຄວາມປອດໄພ AI ຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກແມ່ນຫຍັງ ແລະ ໃຜເປັນຜູ້ໃຫ້ທຶນ?
ໂຄງການຈັດລຽນແບບຂອງສະຖາບັນຄວາມປອດໄພ AI ຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນໂຄງສ້າງພັນທະມິດສາກົນທີ່ສະໜັບສະໜູນການຄົ້ນຄວ້າການຈັດລຽນແບບເອກະລາດ, ໂດຍມີຜູ້ໃຫ້ທຶນຫຼາຍຄົນປະກອບສ່ວນ. OpenAI ແລະ Microsoft ໄດ້ຖືກເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນການເພີ່ມທຶນໃໝ່, ເຊິ່ງຖືກກຳນົດວ່າເປັນການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ ແລະ ການສະໜັບສະໜູນລະບົບນິເວດ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວແມ່ນ "ການຈັດລຽນແບບເປັນລະບົບນິເວດ," ໂດຍມີທຶນຊ່ວຍເຫຼືອໄຫຼໄປສູ່ທີມງານຕ່າງໆໃນທົ່ວປະເທດແທນທີ່ຈະສຸມໃສ່ວຽກງານພາຍໃນຫ້ອງທົດລອງຊາຍແດນ.
ເປັນຫຍັງ OpenAI ຈຶ່ງລົງທຶນ 7.5 ລ້ານໂດລາໃນການຄົ້ນຄວ້າການຈັດລຽນ AI ທີ່ເປັນເອກະລາດ?
ເຫດຜົນທີ່ OpenAI ໄດ້ລະບຸໄວ້ແມ່ນວ່າຫ້ອງທົດລອງຊາຍແດນສາມາດເຮັດວຽກດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ຂຶ້ນກັບການເຂົ້າເຖິງແບບຈຳລອງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ໃນຂະນະທີ່ທີມງານເອກະລາດສາມາດປະກອບສ່ວນແນວຄວາມຄິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນທີ່ຫ້ອງທົດລອງອາດຈະພາດໄປ. ຈຸດສຳຄັນແມ່ນຢູ່ໃນການຂະຫຍາຍຂົງເຂດໃຫ້ກວ້າງກວ່າ "ຊອດລັບຂອງຫ້ອງທົດລອງດຽວ." ບົດຂຽນຍັງບອກເປັນນัยເຖິງມຸມມອງໂລກ "ການນຳໃຊ້ແບບຊ້ຳໆ" - ການນຳໃຊ້, ຮຽນຮູ້ຈາກຄຳຕິຊົມກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້, ປັບປຸງລະບົບໃຫ້ແຂງແຮງ, ຈາກນັ້ນເຮັດຊ້ຳອີກ.
ຊັບພະຍາກອນ AI ຂອງກະຊວງການຄັງສະຫະລັດມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງ AI ຂອງຂະແໜງການເງິນແນວໃດ?
ກະຊວງການຄັງສະຫະລັດໄດ້ເຜີຍແຜ່ຄຳສັບທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນກ່ຽວກັບ AI ແລະ ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນທີ່ດັດແປງມາຈາກແນວຄິດແບບ NIST. ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການແຜ່ກະຈາຍຂອງຄຳນິຍາມ ແລະ ໃຫ້ທີມງານປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ຜູ້ຄວບຄຸມ ແລະ ຜູ້ຂາຍມີຄູ່ມືຮ່ວມກັນ. ໃນຫຼາຍອົງກອນ, ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຮູບແບບສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດໃນການປະຕິບັດ, ເພາະວ່າພວກມັນມາດຕະຖານຄວາມຄາດຫວັງສຳລັບການຄວບຄຸມ, ເອກະສານ ແລະ ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງ.